神经网络的训练涉及多个步骤，包括初始化权重、逐步输入训练样本、计算神经元输出值并修正误差。技术进步推动了数据挖掘和应用领域中神经网络训练方法的革新。
深度学习中的神经网络训练技术及其应用
相关推荐
神经网络训练原理与应用
神经网络训练原理- 终止条件：获得使训练集中样本分类正确的权重值。- 训练步骤：- 随机初始化权重。- 输入样本，计算输入值线性总和。- 通过激励函数计算输出值。- 计算误差，修正权重和阈值。
数据挖掘
5
2024-05-01
BP神经网络的应用及其技术优势
人工神经网络因其自学习、自组织、良好的容错性和出色的非线性逼近能力，已成为多领域学者关注的焦点。在实际应用中，80%～90%的人工神经网络模型采用误差反传算法或其变体，即BP网络。这些网络广泛应用于函数逼近、模式识别、分类、数据压缩和数据挖掘。
数据挖掘
3
2024-07-16
深度学习在皮肤病变分割中的应用基于深度神经网络的语义分割技术
随着深度学习技术的进步，皮肤病变分割中的深度神经网络应用日益广泛。该技术利用语义分割方法精确地识别和分离皮肤病变区域。
Matlab
0
2024-08-31
学术界的深度神经网络-Matlab实现及其应用
在学习任意的无环网络时，表4-2的算法可以简单地推广到任意深度的前馈网络。第m层的单元r的δr值由更深第m+1层的δ值根据下式计算。将这个算法推广到任何有向无环结构也同样简单，而不论网络中的单元是否被排列在统一的层上。计算任意内部单元的δ的法则是：Downstream(r)是在网络中单元r的直接下游单元的集合，即输入中包括r的输出的所有单元。
Matlab
0
2024-08-12
深度神经网络优化方法探索Hessian-free训练技术应用于MNIST数据集
我正在尝试使用Hessian-free优化方法来训练深度神经网络，具体应用于MNIST数据集。
Matlab
0
2024-09-26
快速神经网络训练工具的MATLAB开发
这是一个简便迅速的工具，用于在MATLAB中训练各种层数的前馈神经网络。
Matlab
0
2024-10-01
袁曾任人工神经网络及其应用
袁曾任人工神经网络及其应用文件需要解压后打开。
Matlab
2
2024-07-29
DNNE学习算法MATLAB开发的深度神经网络集成学习算法
这个MATLAB库专门为DNNE算法设计，提供一个完整的集成学习解决方案。
Matlab
3
2024-08-02
BP神经网络训练详解与实例解析
3. 神经网络的训练
3.1 训练BP网络
训练BP网络的过程是通过应用误差反传原理不断调整网络权值，使得网络模型输出值与已知的训练样本输出值之间的误差平方和达到最小或小于某一期望值。虽然理论上已证明：具有1个隐层（采用Sigmoid转换函数）的BP网络能够实现对任意函数的任意逼近，但迄今为止仍没有构造性结论说明如何在给定有限个训练样本的情况下，设计一个合理的BP网络模型，并通过学习达到满意的逼近效果。因此，建立合理的BP神经网络模型的过程，在国外被称为“艺术创造的过程”，是一个复杂而又十分烦琐的挑战。
算法与数据结构
0
2024-10-31